Python3 模块

39    2017-04-10 18:31

Python3 模块

在前面的几个章节中我们脚本上是用 python 解释器来编程,如果你从 Python 解释器退出再进入,那么你定义的所有的方法和变量就都消失了。

为此 Python 提供了一个办法,把这些定义存放在文件中,为一些脚本或者交互式的解释器实例使用,这个文件被称为模块。

模块是一个包含所有你定义的函数和变量的文件,其后缀名是.py。模块可以被别的程序引入,以使用该模块中的函数等功能。这也是使用 python 标准库的方法。

下面是一个使用 python 标准库中模块的例子。

#!/usr/bin/python3
# 文件名: using_sys.py

import sys

print('命令行参数如下:')
for i in sys.argv:
   print(i)

print('\n\nPython 路径为:', sys.path, '\n')

执行结果如下所示:

$ python using_sys.py 参数1 参数2
命令行参数如下:
using_sys.py
参数1
参数2


Python 路径为: ['/root', '/usr/lib/python3.4', '/usr/lib/python3.4/plat-x86_64-linux-gnu', '/usr/lib/python3.4/lib-dynload', '/usr/local/lib/python3.4/dist-packages', '/usr/lib/python3/dist-packages']

  • 1、import sys 引入 python 标准库中的 sys.py 模块;这是引入某一模块的方法。
  • 2、sys.argv 是一个包含命令行参数的列表。
  • 3、sys.path 包含了一个 Python 解释器自动查找所需模块的路径的列表。

import 语句

想使用 Python 源文件,只需在另一个源文件里执行 import 语句,语法如下:

import module1[, module2[,... moduleN]

当解释器遇到 import 语句,如果模块在当前的搜索路径就会被导入。

搜索路径是一个解释器会先进行搜索的所有目录的列表。如想要导入模块 support,需要把命令放在脚本的顶端:

support.py 文件代码为:

#!/usr/bin/python3
# Filename: support.py

def print_func( par ):
    print ("Hello : ", par)
    return

test.py 引入 support 模块:

#!/usr/bin/python3
# Filename: test.py

# 导入模块
import support

# 现在可以调用模块里包含的函数了
support.print_func("Runoob")

以上实例输出结果:

$ python3 test.py
Hello :  Runoob

一个模块只会被导入一次,不管你执行了多少次import。这样可以防止导入模块被一遍又一遍地执行。

当我们使用import语句的时候,Python解释器是怎样找到对应的文件的呢?

这就涉及到Python的搜索路径,搜索路径是由一系列目录名组成的,Python解释器就依次从这些目录中去寻找所引入的模块。

这看起来很像环境变量,事实上,也可以通过定义环境变量的方式来确定搜索路径。

搜索路径是在Python编译或安装的时候确定的,安装新的库应该也会修改。搜索路径被存储在sys模块中的path变量,做一个简单的实验,在交互式解释器中,输入以下代码:

>>> import sys
>>> sys.path
['', '/usr/lib/python3.4', '/usr/lib/python3.4/plat-x86_64-linux-gnu', '/usr/lib/python3.4/lib-dynload', '/usr/local/lib/python3.4/dist-packages', '/usr/lib/python3/dist-packages']
>>>

sys.path 输出是一个列表,其中第一项是空串'',代表当前目录(若是从一个脚本中打印出来的话,可以更清楚地看出是哪个目录),亦即我们执行python解释器的目录(对于脚本的话就是运行的脚本所在的目录)。

因此若像我一样在当前目录下存在与要引入模块同名的文件,就会把要引入的模块屏蔽掉。

了解了搜索路径的概念,就可以在脚本中修改sys.path来引入一些不在搜索路径中的模块。

现在,在解释器的当前目录或者 sys.path 中的一个目录里面来创建一个fibo.py的文件,代码如下:

# 斐波那契(fibonacci)数列模块

def fib(n):    # 定义到 n 的斐波那契数列
    a, b = 0, 1
    while b < n:
        print(b, end=' ')
        a, b = b, a+b
    print()

def fib2(n): # 返回到 n 的斐波那契数列
    result = []
    a, b = 0, 1
    while b < n:
        result.append(b)
        a, b = b, a+b
    return result

然后进入Python解释器,使用下面的命令导入这个模块:

>>> import fibo

这样做并没有把直接定义在fibo中的函数名称写入到当前符号表里,只是把模块fibo的名字写到了那里。

可以使用模块名称来访问函数:

>>> fibo.fib(1000)
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987
>>> fibo.fib2(100)
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]
>>> fibo.__name__
'fibo'

如果你打算经常使用一个函数,你可以把它赋给一个本地的名称:

>>> fib = fibo.fib
>>> fib(500)
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377


from…import 语句

Python的from语句让你从模块中导入一个指定的部分到当前命名空间中,语法如下:

from modname import name1[, name2[, ... nameN]]

例如,要导入模块 fibo 的 fib 函数,使用如下语句:

>>> from fibo import fib, fib2
>>> fib(500)
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377

这个声明不会把整个fibo模块导入到当前的命名空间中,它只会将fibo里的fib函数引入进来。



From…import* 语句

把一个模块的所有内容全都导入到当前的命名空间也是可行的,只需使用如下声明:

from modname import *

这提供了一个简单的方法来导入一个模块中的所有项目。然而这种声明不该被过多地使用。


深入模块

模块除了方法定义,还可以包括可执行的代码。这些代码一般用来初始化这个模块。这些代码只有在第一次被导入时才会被执行。

每个模块有各自独立的符号表,在模块内部为所有的函数当作全局符号表来使用。

所以,模块的作者可以放心大胆的在模块内部使用这些全局变量,而不用担心把其他用户的全局变量搞花。

从另一个方面,当你确实知道你在做什么的话,你也可以通过 modname.itemname 这样的表示法来访问模块内的函数。

模块是可以导入其他模块的。在一个模块(或者脚本,或者其他地方)的最前面使用 import 来导入一个模块,当然这只是一个惯例,而不是强制的。被导入的模块的名称将被放入当前操作的模块的符号表中。

还有一种导入的方法,可以使用 import 直接把模块内(函数,变量的)名称导入到当前操作模块。比如:

>>> from fibo import fib, fib2
>>> fib(500)
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377

这种导入的方法不会把被导入的模块的名称放在当前的字符表中(所以在这个例子里面,fibo 这个名称是没有定义的)。

这还有一种方法,可以一次性的把模块中的所有(函数,变量)名称都导入到当前模块的字符表:

>>> from fibo import *
>>> fib(500)
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377

这将把所有的名字都导入进来,但是那些由单一下划线(_)开头的名字不在此例。大多数情况, Python程序员不使用这种方法,因为引入的其它来源的命名,很可能覆盖了已有的定义。


__name__属性

一个模块被另一个程序第一次引入时,其主程序将运行。如果我们想在模块被引入时,模块中的某一程序块不执行,我们可以用__name__属性来使该程序块仅在该模块自身运行时执行。

#!/usr/bin/python3
# Filename: using_name.py

if __name__ == '__main__':
   print('程序自身在运行')
else:
   print('我来自另一模块')

运行输出如下:

$ python using_name.py

程序自身在运行

$ python
>>> import using_name
我来自另一模块
>>>

说明: 每个模块都有一个__name__属性,当其值是'__main__'时,表明该模块自身在运行,否则是被引入。


dir() 函数

内置的函数 dir() 可以找到模块内定义的所有名称。以一个字符串列表的形式返回:
</p>
<pre>
>>> import fibo, sys
>>> dir(fibo)
['__name__', 'fib', 'fib2']
>>> dir(sys)
['__displayhook__', '__doc__', '__excepthook__', '__loader__', '__name__',
 '__package__', '__stderr__', '__stdin__', '__stdout__',
 '_clear_type_cache', '_current_frames', '_debugmallocstats', '_getframe',
 '_home', '_mercurial', '_xoptions', 'abiflags', 'api_version', 'argv',
 'base_exec_prefix', 'base_prefix', 'builtin_module_names', 'byteorder',
 'call_tracing', 'callstats', 'copyright', 'displayhook',
 'dont_write_bytecode', 'exc_info', 'excepthook', 'exec_prefix',
 'executable', 'exit', 'flags', 'float_info', 'float_repr_style',
 'getcheckinterval', 'getdefaultencoding', 'getdlopenflags',
 'getfilesystemencoding', 'getobjects', 'getprofile', 'getrecursionlimit',
 'getrefcount', 'getsizeof', 'getswitchinterval', 'gettotalrefcount',
 'gettrace', 'hash_info', 'hexversion', 'implementation', 'int_info',
 'intern', 'maxsize', 'maxunicode', 'meta_path', 'modules', 'path',
 'path_hooks', 'path_importer_cache', 'platform', 'prefix', 'ps1',
 'setcheckinterval', 'setdlopenflags', 'setprofile', 'setrecursionlimit',
 'setswitchinterval', 'settrace', 'stderr', 'stdin', 'stdout',
 'thread_info', 'version', 'version_info', 'warnoptions']

如果没有给定参数,那么 dir() 函数会罗列出当前定义的所有名称:

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> import fibo
>>> fib = fibo.fib
>>> dir() # 得到一个当前模块中定义的属性列表
['__builtins__', '__name__', 'a', 'fib', 'fibo', 'sys']
>>> a = 5 # 建立一个新的变量 'a'
>>> dir()
['__builtins__', '__doc__', '__name__', 'a', 'sys']
>>>
>>> del a # 删除变量名a
>>>
>>> dir()
['__builtins__', '__doc__', '__name__', 'sys']
>>>

标准模块

Python 本身带着一些标准的模块库,在 Python 库参考文档中将会介绍到(就是后面的"库参考文档")。

有些模块直接被构建在解析器里,这些虽然不是一些语言内置的功能,但是他却能很高效的使用,甚至是系统级调用也没问题。

这些组件会根据不同的操作系统进行不同形式的配置,比如 winreg 这个模块就只会提供给 Windows 系统。

应该注意到这有一个特别的模块 sys ,它内置在每一个 Python 解析器中。变量 sys.ps1 和 sys.ps2 定义了主提示符和副提示符所对应的字符串:

>>> import sys
>>> sys.ps1
'>>> '
>>> sys.ps2
'... '
>>> sys.ps1 = 'C> '
C> print('Yuck!')
Yuck!
C>

包是一种管理 Python 模块命名空间的形式,采用"点模块名称"。

比如一个模块的名称是 A.B, 那么他表示一个包 A中的子模块 B 。

就好像使用模块的时候,你不用担心不同模块之间的全局变量相互影响一样,采用点模块名称这种形式也不用担心不同库之间的模块重名的情况。

这样不同的作者都可以提供 NumPy 模块,或者是 Python 图形库。

不妨假设你想设计一套统一处理声音文件和数据的模块(或者称之为一个"包")。

现存很多种不同的音频文件格式(基本上都是通过后缀名区分的,例如: .wav,:file:.aiff,:file:.au,),所以你需要有一组不断增加的模块,用来在不同的格式之间转换。

并且针对这些音频数据,还有很多不同的操作(比如混音,添加回声,增加均衡器功能,创建人造立体声效果),所你还需要一组怎么也写不完的模块来处理这些操作。

这里给出了一种可能的包结构(在分层的文件系统中):

sound/                          顶层包
      __init__.py               初始化 sound 包
      formats/                  文件格式转换子包
              __init__.py
              wavread.py
              wavwrite.py
              aiffread.py
              aiffwrite.py
              auread.py
              auwrite.py
              ...
      effects/                  声音效果子包
              __init__.py
              echo.py
              surround.py
              reverse.py
              ...
      filters/                  filters 子包
              __init__.py
              equalizer.py
              vocoder.py
              karaoke.py
              ...

在导入一个包的时候,Python 会根据 sys.path 中的目录来寻找这个包中包含的子目录。

目录只有包含一个叫做 __init__.py 的文件才会被认作是一个包,主要是为了避免一些滥俗的名字(比如叫做 string)不小心的影响搜索路径中的有效模块。

最简单的情况,放一个空的 :file:__init__.py就可以了。当然这个文件中也可以包含一些初始化代码或者为(将在后面介绍的) __all__变量赋值。

用户可以每次只导入一个包里面的特定模块,比如:

import sound.effects.echo

这将会导入子模块:sound.effects.echo。 他必须使用全名去访问:

sound.effects.echo.echofilter(input, output, delay=0.7, atten=4)

还有一种导入子模块的方法是:

from sound.effects import echo

这同样会导入子模块: echo,并且他不需要那些冗长的前缀,所以他可以这样使用:

echo.echofilter(input, output, delay=0.7, atten=4)

还有一种变化就是直接导入一个函数或者变量:

from sound.effects.echo import echofilter

同样的,这种方法会导入子模块: echo,并且可以直接使用他的 echofilter() 函数:





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